M1 Mac上PyTorch：开启多mps设备的加速之旅

2024-03-20 09:52:58

M1 Mac上的PyTorch：释放多mps设备的强大功能

简介

对于那些希望利用M1 Mac强大并行处理能力来加速其PyTorch应用程序的人来说，解锁多mps设备的使用至关重要。通过这样做，您可以显著提高模型训练和推理速度，并提升您的机器学习项目。本文将深入探究如何实现此目标，指导您完成设置和使用过程，并分享宝贵的故障排除技巧。

什么是mps设备？

mps（Metal Performance Shaders）是Apple专门为M1芯片设计的加速器。它们提供类似于CUDA核心的功能，可用于执行高性能计算任务，例如矩阵乘法和卷积。M1 Mac上有多个mps设备可用，每个设备都有自己的内存和处理能力。

启用多mps设备

要使用多个mps设备，您需要执行以下步骤：

1. 检查mps设备数量：

num_mps_devices = torch.cuda.device_count()

2. 创建mps设备列表：

mps_devices = [torch.device(f'mps:{i}') for i in range(num_mps_devices)]

3. 设置可见mps设备：

os.environ["MPS_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join([str(i) for i in range(num_mps_devices)])

使用多mps设备

1. 创建并行数据加载器：

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

2. 创建并行模型：

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=mps_devices)

3. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for batch, (inputs, labels) in enumerate(train_dataloader):
        # 将输入和标签移到mps设备
        inputs = inputs.to(mps_devices[0])
        labels = labels.to(mps_devices[0])

        # 前向传播和反向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()

        # 优化模型
        optimizer.step()